网络流量预测中的时间序列模型比较研究

被引：100

作者：

姜明 ^{[1
]}

吴春明 ^{[2
]}

张旻 ^{[1
]}

胡大民 ^{[2
]}

机构：

[1] 杭州电子科技大学软件与智能技术研究所

[2] 浙江大学人工智能研究所

来源：

电子学报 | 2009年 / 37卷 / 11期

关键词：

流量预测; 时序模型; 时间尺度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.06 [];

学科分类号：

摘要：

网络流量预测在新一代网络协议设计、网络管理与诊断、设计高性能路由器等方面都具有重要意义.目前通常采用ARMA和FARIMA时序模型对网络流量序列进行拟合与预测,但没有对时间尺度的大小与模型选择的关系进行研究.本文对实际网络流量在不同时间尺度(毫秒、秒、分)下进行了流量预测建模并对预测性能进行比较,分析表明使用时序模型进行流量预测时,大时间尺度(分)流量预测较小时间尺度(毫秒、秒)具有更小的预测误差.并且,对于小时间尺度上的自相似流量序列,自相似模型FARIMA并没有较其他时序模型有更好的预测性能.

引用

页码：2353 / 2358

页数：6

共 12 条

[1] 基于FARIMA模型的网络流量预测
李士宁
闫焱
覃征
[J]. 计算机工程与应用 , 2006, (29) : 148 - 150
[2] RTP/RTCP自适应流量控制算法
蒋建国
苏兆品
李援
梁立伟
[J]. 电子学报, 2006, (09) : 1659 - 1662
[3] 基于VBR视频流量预测技术的DVB-H复用器调度算法
王斌
戴琼海
丁嵘
[J]. 电子学报, 2006, (08) : 1522 - 1525
[4] 自适应网络流量线性预测算法及应用
吕军
李星
[J]. 计算机应用研究, 2005, (12) : 243 - 246
[5] R/S系列分析的非线性估计及应用
郝清民
[J]. 系统工程理论与实践, 2005, (03) : 80 - 85
[6] 基于ARMA模型的网络流量预测
邹柏贤
刘强
[J]. 计算机研究与发展, 2002, (12) : 1645 - 1652
[7] 自相似业务:基于多分辨率采样和小波分析的Hurst系数估计方法
陈惠民
蔡弘
李衍达
[J]. 电子学报, 1998, (07) : 88 - 93+104
[8] 现代数字信号处理[M]. 华中理工大学出版社 , 姚天任,孙洪编, 1999
[9] Self-similarity through high-variability[J] . Walter Willinger,Murad S. Taqqu,Robert Sherman,Daniel V. Wilson.IEEE/ACM Transactions on Networking （TON） . 1997 (1)
[10] ON THE SELF-SIMILAR NATURE OF ETHERNET TRAFFIC (EXTENDED VERSION)
LELAND, WE
TAQQU, MS
WILLINGER, W
WILSON, DV
[J]. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING, 1994, 2 (01) : 1 - 15

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